論文の概要: VideoPatchCore: An Effective Method to Memorize Normality for Video Anomaly Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.16225v4
• Date: Mon, 30 Sep 2024 16:36:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-01 22:04:36.195143
• Title: VideoPatchCore: An Effective Method to Memorize Normality for Video Anomaly Detection
• Title（参考訳）: VideoPatchCore: ビデオ異常検出のための正規性を記憶する効果的な方法
• Authors: Sunghyun Ahn, Youngwan Jo, Kijung Lee, Sanghyun Park,
• Abstract要約: ビデオ異常検出(VAD)は、コンピュータビジョン内の映像分析と監視において重要な課題である。 本稿では,VideoPatchCore と呼ばれる VAD の効率的なメモリ手法を提案する。 提案手法では,メモリ最適化を優先する構造を導入し,映像データの特徴に合わせて3種類のメモリを設定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9384004397336387
• License:
• Abstract: Video anomaly detection (VAD) is a crucial task in video analysis and surveillance within computer vision. Currently, VAD is gaining attention with memory techniques that store the features of normal frames. The stored features are utilized for frame reconstruction, identifying an abnormality when a significant difference exists between the reconstructed and input frames. However, this approach faces several challenges due to the simultaneous optimization required for both the memory and encoder-decoder model. These challenges include increased optimization difficulty, complexity of implementation, and performance variability depending on the memory size. To address these challenges,we propose an effective memory method for VAD, called VideoPatchCore. Inspired by PatchCore, our approach introduces a structure that prioritizes memory optimization and configures three types of memory tailored to the characteristics of video data. This method effectively addresses the limitations of existing memory-based methods, achieving good performance comparable to state-of-the-art methods. Furthermore, our method requires no training and is straightforward to implement, making VAD tasks more accessible. Our code is available online at github.com/SkiddieAhn/Paper-VideoPatchCore.
• Abstract（参考訳）: ビデオ異常検出(VAD)は、コンピュータビジョン内の映像分析と監視において重要な課題である。 現在、VADは通常のフレームの特徴を格納するメモリ技術で注目を集めている。 記憶された特徴をフレーム再構成に利用し、再構成されたフレームと入力フレームの間に有意差が存在する場合の異常を識別する。 しかし、メモリモデルとエンコーダ-デコーダモデルの両方で同時に最適化する必要があるため、このアプローチはいくつかの課題に直面している。 これらの課題には、メモリサイズに応じて最適化の難しさ、実装の複雑さ、パフォーマンスのばらつきなどがある。 これらの課題に対処するために,VAD の効率的なメモリ手法である VideoPatchCore を提案する。 PatchCoreにインスパイアされた本手法では,メモリ最適化を優先する構造を導入し,ビデオデータの特徴に合わせて3種類のメモリを設定する。 この方法は、既存のメモリベースのメソッドの制限を効果的に解決し、最先端のメソッドに匹敵する優れたパフォーマンスを実現する。 さらに,本手法ではトレーニングを必要とせず,簡単に実装できるため,VADタスクのアクセス性が向上する。 私たちのコードはgithub.com/SkiddieAhn/Paper-VideoPatchCoreでオンラインで公開されています。

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